Les P&R sont un moyen de mesurer la pertinence d'un ensemble d'instances récupérées. La précision est le% d'instances correctes sur toutes les instances récupérées. La pertinence correspond au% de véritables instances récupérées. La moyenne harmonique de P&R est le score F1. P&R sont utilisés dans l'exploration de données pour évaluer les classificateurs.
Je comprends les différences formelles qui les séparent. Ce que je veux savoir, c’est quand il est plus pertinent d’utiliser l’un par rapport à l’autre. Fournissent-ils toujours des informations complémentaires sur les performances d'un système de classification / détection donné? Quand est-il...
Je me demande comment calculer la précision et se rappeler en utilisant une matrice de confusion pour un problème de classification multi-classes. Plus précisément, une observation ne peut être affectée qu'à sa classe / étiquette la plus probable. Je voudrais calculer: Précision = TP / (TP + FP)...
Je me demande comment calculer les mesures de précision et de rappel pour la classification multiclass à étiquettes multiples, c'est-à-dire une classification dans laquelle il existe plus de deux étiquettes et où chaque instance peut avoir plusieurs
J'aimerais savoir comment interpréter une différence de valeurs de f-mesures. Je sais que la f-mesure est une moyenne équilibrée entre précision et rappel, mais je m'interroge sur la signification pratique d'une différence entre les F-mesures. Par exemple, si un classificateur C1 a une précision de...
J'ai une tâche de classification où j'ai un certain nombre de prédicteurs (dont l'un est le plus informatif), et j'utilise le modèle MARS pour construire mon classificateur (je suis intéressé par n'importe quel modèle simple, et utiliser glms à des fins d'illustration serait bien aussi)....
J'ai ci-dessous un exemple que j'ai tiré de la documentation sklearn.metrics.classification_report de sklearn. Ce que je ne comprends pas, c'est pourquoi il y a des valeurs de score f1, de précision et de rappel pour chaque classe où je crois que la classe est l'étiquette prédictive? Je pensais que...
La précision moyenne (AP) est-elle la zone sous la courbe de rappel de précision (ASC de la courbe PR)? MODIFIER: voici quelques commentaires sur la différence entre PR AUC et AP. L'AUC est obtenue par interpolation trapézoïdale de la précision. Une métrique alternative et généralement presque...
J'étais confus quant aux différences entre le score F1, le score Dice et IoU (intersection sur l'union). À ce jour, j'ai découvert que F1 et Dice signifient la même chose (non?) Et IoU a une formule très similaire aux deux autres. F1 / Dés:2 TP2 TP+ FP+ FN2TP2TP+FP+FN\frac{2TP}{2TP+FP+FN} IoU /...
Je fais face à un problème de détection de fraude (de type notation de crédit). En tant que tel, il existe une relation très déséquilibrée entre les observations frauduleuses et non frauduleuses. http://blog.revolutionanalytics.com/2016/03/com_class_eval_metrics_r.html fournit un excellent aperçu...
La précision est définie comme: p = true positives / (true positives + false positives) Est - il exact que, true positiveset false positivesapproche 0, la précision approche 1? Même question pour rappel: r = true positives / (true positives + false negatives) J'implémente actuellement un test...
Je viens de terminer la lecture de cette discussion. Ils soutiennent que PR AUC est meilleure que ROC AUC sur un ensemble de données déséquilibré. Par exemple, nous avons 10 échantillons dans l'ensemble de données de test. 9 échantillons sont positifs et 1 négatif. Nous avons un modèle terrible qui...
Quelqu'un peut-il résumer pour moi avec des exemples possibles, dans quelles situations l'augmentation des données de formation améliore le système global? Quand détectons-nous que l'ajout de données d'entraînement pourrait éventuellement sur-ajuster les données et ne pas donner de bonnes...
J'ai quelques doutes quant à la mesure de performance à utiliser, l'aire sous la courbe ROC (TPR en fonction de FPR) ou l'aire sous la courbe de précision-rappel (précision en fonction du rappel). Mes données sont déséquilibrées, c'est-à-dire que le nombre d'instances négatives est beaucoup plus...
La précision est définie comme: p = vrais positifs / (vrais positifs + faux positifs) Quelle est la valeur de la précision si (vrais positifs + faux positifs) = 0? Est-ce juste indéfini? Même question pour rappel: r = vrais positifs / (vrais positifs + faux négatifs) Dans ce cas, quelle est la...
J'expérimente l'algorithme de la machine de renforcement de gradient via le caretpackage en R. À l'aide d'un petit ensemble de données d'admission à l'université, j'ai exécuté le code suivant: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
Je suis nouveau dans le Machine Learning. En ce moment, j'utilise un classifieur Naive Bayes (NB) pour classer les petits textes en 3 classes comme positifs, négatifs ou neutres, en utilisant NLTK et python. Après avoir effectué quelques tests, avec un ensemble de données composé de 300 000...
J'essaie de comprendre la courbe de rappel de précision, je comprends ce que sont la précision et le rappel, mais ce que je ne comprends pas, c'est la valeur "de base". Je lisais ce lien https://classeval.wordpress.com/introduction/introduction-to-the-precision-recall-plot/ et je ne comprends pas...
J'ai un ensemble de données avec quelques millions de lignes et ~ 100 colonnes. Je voudrais détecter environ 1% des exemples dans l'ensemble de données, qui appartiennent à une classe commune. J'ai une contrainte de précision minimale, mais en raison d'un coût très asymétrique, je ne suis pas trop...
F1-score est la moyenne harmonique de précision et de rappel. L'axe des y du rappel est le véritable taux positif (qui est également le rappel). Donc, parfois, les classificateurs peuvent avoir un faible rappel mais une ASC très élevée, qu'est-ce que cela signifie? Quelles sont les différences...
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 7 mois . Il est facile de trouver une zone de calcul de package sous ROC, mais...